ChaoZhang
개요
이는 삼중 지수 이동 평균(EMA) 교차 신호를 기반으로 하는 추세 추종 거래 시스템입니다. 이 시스템은 3개의 이동평균선 EMA8, EMA21, EMA89를 결합하고, 이동평균선 교차를 통해 거래 신호를 생성하며, 위험-수익률 비율에 따른 지능형 이동 손절매 기능을 통합하여 자동화된 위험 관리를 실현합니다.
전략 원칙
이 시스템은 주로 다음과 같은 핵심 기능 모듈을 포함합니다.
- 신호 생성 모듈: 빠른 EMA8과 중간 EMA21의 교차를 사용하여 거래 방향을 결정하고, 일반적인 추세를 확인하려면 가격이 느린 EMA89보다 위 또는 아래에 있어야 합니다.
- 거래 실행 모듈: 롱 또는 숏 조건이 충족되면 자동으로 포지션을 오픈하고 초기 손절매 및 목표 포지션을 설정합니다.
- 위험 관리 모듈: 가격이 1:1 위험-수익 비율에 도달하면 손절매가 자동으로 비용 위치로 이동하여 위험 없는 수익을 확보합니다.
- 시각화 모듈: 차트에 3개의 이동 평균선, 진입점 및 추적 손절 마커를 그립니다.
전략적 이점
- 다중 시간 프레임 검증: 다양한 기간의 3개 이동 평균을 통해 추세를 확인하여 거래의 신뢰성을 향상시킵니다.
- 지능형 위험 관리: 위험-수익 비율에 기반한 이동식 손절매 메커니즘으로 손실을 줄이는 동시에 수익을 보호합니다.
- 고도로 자동화됨: 신호 생성부터 위치 관리까지 전체 프로세스가 자동으로 실행되어 인간의 개입이 줄어듭니다.
- 매개변수 조정 가능: 이동 평균 기간, 손절매 비율 등과 같은 주요 매개변수는 다양한 시장 특성에 따라 최적화될 수 있습니다.
전략적 위험
- 변동성이 큰 시장의 위험: 횡보 시장에서는 거짓 돌파 신호가 자주 발생할 수 있습니다.
- 슬리피지 위험: 빠른 시장에서 이동형 손절매를 실행할 때 슬리피지가 발생할 수 있습니다.
- 시스템적 위험: 갑작스럽고 큰 시장 변동은 손절매 실패로 이어질 수 있습니다. 해결책:
- 변동성이 큰 시장을 식별하기 위해 트렌드 필터 추가
- 합리적인 손절매 버퍼를 설정하세요
- 변동성 적응 메커니즘 소개
전략 최적화 방향
- 볼륨 지표 소개: 이동 평균 교차 신호를 기반으로 볼륨 확인을 추가하여 신호 품질을 개선합니다.
- 동적 손절매 개발: 시장 변동성에 따라 손절매 거리를 동적으로 조정하여 전략 적응성을 개선합니다.
- 트레일링 스톱 메커니즘 최적화: 목표 이익 비율에 도달한 후 트레일링 스톱을 사용하여 더 많은 잠재 이익을 얻으세요.
- 시장 환경 필터링 추가: 추세 강도 지표를 설계하고 다양한 시장 환경에서 전략 매개변수를 조정합니다.
요약하다
이 전략은 고전적인 이동평균선 교차 시스템과 현대적인 위험 관리 방법을 결합하여 완전한 추세 추종 거래 시스템을 실현합니다. 이 시스템의 장점은 신뢰할 수 있는 신호 생성 메커니즘과 지능형 위험 제어 방법에 있지만, 실제 적용에서는 특정 시장 특성에 따라 매개변수 최적화와 기능 확장이 여전히 필요합니다. 지속적인 개선과 최적화를 통해 이 전략은 다양한 시장 환경에서 안정적인 성과를 유지할 것으로 기대됩니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA Crossover with SL to BE", shorttitle="OmegaGalsky", overlay=true)
// Входни параметри
ema8_period = input.int(8, title="EMA 8 Period")
ema21_period = input.int(21, title="EMA 21 Period")
ema89_period = input.int(89, title="EMA 89 Period")
fixed_risk_reward = input.float(1.0, title="Risk/Reward Ratio (R2R)")
sl_percentage = input.float(0.001, title="Stop Loss Percentage", step=0.0001)
tp_percentage = input.float(0.0025, title="Take Profit Percentage", step=0.0001)
// Изчисляване на EMA
ema8 = ta.ema(close, ema8_period)
ema21 = ta.ema(close, ema21_period)
ema89 = ta.ema(close, ema89_period)
// Условия за BUY
buy_condition = ta.crossover(ema8, ema21) and close > ema89 and close > open
// Условия за SELL
sell_condition = ta.crossunder(ema8, ema21) and close < ema89 and close < open
// Вход в BUY позиция
if (buy_condition)
stop_loss = close * (1 - sl_percentage)
take_profit = close * (1 + tp_percentage)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL", from_entry="BUY", stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Вход в SELL позиция
if (sell_condition)
stop_loss = close * (1 + sl_percentage)
take_profit = close * (1 - tp_percentage)
strategy.entry("SELL", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL", from_entry="SELL", stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Логика за преместване на стоп към BE
if (strategy.position_size > 0)
entry_price = strategy.position_avg_price
// За LONG позиция
if (strategy.position_size > 0 and high >= entry_price + (entry_price * sl_percentage * fixed_risk_reward))
strategy.exit("SL to BE", from_entry="BUY", stop=entry_price)
label.new(bar_index, high, "SL moved to BE", color=color.green)
// За SHORT позиция
if (strategy.position_size < 0 and low <= entry_price - (entry_price * sl_percentage * fixed_risk_reward))
strategy.exit("SL to BE", from_entry="SELL", stop=entry_price)
label.new(bar_index, low, "SL moved to BE", color=color.red)
// Чертеж на EMA
plot(ema8, color=color.orange, title="EMA 8")
plot(ema21, color=color.blue, title="EMA 21")
plot(ema89, color=color.purple, title="EMA 89")